恶意域名检测数据集MaliciousDomainDetectionDataset-nompamh
数据来源：互联网公开数据
标签：域名分析, 网络安全, 恶意软件, 机器学习, 文本分类, 特征工程, 风险评估, 域名信誉
数据概述：
该数据集包含从互联网收集的域名数据，记录了用于识别恶意域名的各种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围广，域名来自全球各地。
数据维度：包括域名、域名所属公司、元数据（例如网站标题等）、域名长度、熵值、数字字符比例、特殊字符数量、廉价顶级域名标识、是否涉及新闻报道、是否涉及色情内容、是否涉及赌博内容、是否涉及政治内容、剩余特征以及标签（0代表良性，1代表恶意）。
数据格式：CSV格式，包含10K_train_full_feats.csv和7k_test_full_feats.csv两个文件，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于域名分析和网络安全研究。
该数据集适合用于恶意域名检测、风险评估和安全态势感知等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全、机器学习等领域的学术研究，如恶意域名检测算法的开发与评估、特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全产品开发商提供数据支持，用于构建恶意域名检测系统、URL过滤系统等。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估与防护策略制定。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解恶意域名检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估域名检测模型，帮助用户识别和阻止恶意网站访问，提升网络安全防护水平。
